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基于SVM算法的航天微博情感分析被引量：7: 2017年; 微博作为人们获取和传播信息的重要平台,是分析掌握大众舆情的重要数据源.为了掌握航天事件对舆论的影响,对航天相关微博数据进行情感分析,通过人工构建训练数据集、特征设计和SVM模型训练,建立了判断航天相关微博情感正极性和负极性的方法.实验结果表明:该方法有着较高的准确率和召回率,验证了所提方法在航天相关微博情感分析判断方面的有效性.; 徐建忠朱俊赵瑞张亮何亮李娇娇; 关键词：情感分析航天特征设计 SVM算法

基于新闻流的信息安全事件发现被引量：1: 2016年; 随着互联网的广泛普及,人们可以更方便地从网络上获取信息,甚至随时随地都可以通过网络同外界进行交互.方便获取信息的同时也带了诸如信息泄露、账户密码失窃等安全问题,因此信息安全越来越受到大众的关注.网络新闻作为时下的主流媒体之一,其中包含了大量人们关注的问题,包括近期发生的各种信息安全事件等.然而,这些信息往往淹没在海量的网络文档中,大众难以快速了解近期国内外发生的关于信息安全的大事件.因此,建立一种自动发现梳理信息安全事件的方法具有一定的现实意义.将单个句子作为表述"信息安全事件"的单元,应用机器学习算法判断句子中是否包含"信息安全事件"相关信息,从新闻文档中抽取出包含"信息安全事件"内容的句子作为所需要的结果.通过人工构建训练数据集、句子特征设计和支持向量机(support vector machine,SVM)模型训练,建立了一种自动从新闻文档中抽取"信息安全事件"相关句子的方法.实验结果表明,该方法在信息安全事件的发现方面有着较高的准确率和召回率,验证了所提方法的有效性.; 徐建忠朱俊赵瑞张亮; 关键词：信息安全安全事件支持向量机特征设计事件抽取

基于超图的非连续法律实体识别被引量：3: 2017年; 法律类文档中的非连续命名实体自动识别存在一定困难,为了更好地从中抽取非连续实体,将超图模型应用于法律实体自动识别中,通过人工构建训练数据集、特征设计、设计超图节点和超图模型训练,建立了法律非连续命名实体自动识别方法。与基于CRF识别方法的对比实验结果表明,该方法在识别连续和非连续法律实体方面,均有着较高的准确率和召回率,验证了本文所提方法的有效性。; 徐建忠朱俊赵瑞张亮李娇娇; 关键词：CRF

基于Web技术的航天文本分类系统研究与应用被引量：2: 2016年; 海南发射场的海量文档缺乏有效的组织和管理，急需开发一种快速、有效的方法以实现文档的自动整理、归类。针对这一实际需求，基于web技术和文本分类技术，通过Web服务器构建、训练文本数据收集、文本预处理、文本特征表示和分类模型训练，研发了一套服务器一客户端模式的航天文本分类系统。．经测试，该分类系统在测试数据集上的准确率和召回率均达到90％以上，具有良好的分类性能。; 徐建忠朱俊赵瑞张亮李娇娇; 关键词：WEB技术文本分类技术贝叶斯算法

基于CRF算法的航天命名实体识别被引量：3: 2017年; 航天领域相关文本正在飞速累积,随着人类探索太空的进程快速推进,相关文本的累积速度进一步加快。人工阅读整理此类文本显得效率低下,因此,针对航天文本研究信息抽取技术实现信息自动抽取变得十分有价值,而命名实体识别技术又是自动信息抽取的基础,建立一种航天命名实体识别的高效方法具有很重要的现实意义。本文针对航天领域命名实体识别这一特定问题,通过人工构建训练数据集、特征设计和CRF模型训练,建立了一种航天命名实体识别的高效方法。通过与基于字符串匹配的方法相比较,本文所提方法有着更高的准确率和召回率,验证了本文所提方法的有效性。; 徐建忠朱俊赵瑞张亮李娇娇; 关键词：航天命名实体识别 CRF 信息抽取

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赵瑞